移動開放式創新平臺中新產品流行度的影響因素研究

摘要

基于創新擴散理論和社會資本理論，從移動APP創新特征（相對優勢、可觀察性、兼容性和復雜性）和互動行為（社會化互動）視角出發，構建并檢驗影響產品創新績效（新產品流行度）的影響因素模型，并探究平臺機制（價格機制和推薦機制）的調節效應。通過Python軟件抓取2595組數據進行回歸分析，研究結果表明移動APP可觀察性、兼容性、復雜性和社會化互動正向影響新產品流行度，相對優勢負向影響新產品流行度；平臺機制起部分調節作用。研究為移動開放式創新平臺和移動APP開發者提供了管理啟示。

關鍵詞

移動開放式創新平臺；新產品流行度；創新擴散理論；社會資本理論

Abstract

As a typical open innovation platform, the mobile open innovation platform is a software system that connects users, developers, and platform owners and supports innovators in the development and release of mobile APP (application), such as Apple APP Store, Android Google play. In recent years, mobile open innovation platforms have developed rapidly, but there are problems such as short life cycles of mobile APP and high uninstall rates. Existing research on mobile open innovation platforms mainly research on the influencing factors of platform performance and user innovation intentions. However, the new dimension of product innovation performance-the popularity of new products, lacks detailed consideration. Moreover, it lacks the combination of mobile open innovation platform context to carry out research from the perspective of mobile APP innovation characteristics and interactive behaviors. Therefore, based on the theory of innovation diffusion and the theory of social capital, from the perspective of the innovation characteristics(relative advantage, observability, compatibility and complexity) and interactive behavior(social interaction) of mobile APP, the model of the impact mechanism affecting product innovation performance(the popularity of the new products) is constructed and tested in this research, and the moderating effect of the platform mechanisms(price mechanism and recommendation mechanism) are explored. Through the regression analysis of 2595 sets of data captured by Python, the research results show that the observability, compatibility, complexity and social interaction of mobile APP positively affect the popularity of new products, while the relative advantage negatively affects the popularity of new products. The platform mechanisms partly moderate the relationship. The research expands the application fields of innovation diffusion theory and social capital theory, enriches research on the product innovation performance of mobile open innovation platforms, and also provides guidance on how mobile open innovation platforms and mobile APP developers monitor and review mobile APP innovation characteristics and standard platforms The mechanism provides management inspiration.

Keywords

mobile open innovation platform; the popularity of the new products; innovation diffusion theory; social capital theory

1.前言

數字化技術的蓬勃發展促使產品更新迭代的速度越來越快，企業難以基于自有研發體系解決所有的創新問題。為提升整體競爭力，越來越多的企業將外部創新資源納入到企業創新的過程中[1,2]，由此涌現出大量支持異質創新者不受時空限制開展協作的開放式創新平臺[3]。

移動開放式創新平臺作為典型的開放式創新平臺，是連接用戶、開發者和平臺所有者并支持創新者進行移動APP（application，應用程序）開發與發布的軟件系統，例如蘋果APP Store、安卓Google Play以及國內的應用寶、豌豆莢、安智市場和小米應用商店等。近年來，移動開放式創新平臺發展迅速。據中國網信網可知，截至2019年12月末，我國國內市場上監測到的移動APP數量為367萬款，下載總量超9500億次[4]。然而，移動開放式創新平臺也存在移動APP生命周期短和卸載率高等問題。研究表明，移動APP的生命周期平均只有10個月，約85%的用戶會在下載后一個月內卸載移動APP[5]。因此，如何提高移動APP在用戶群體中的受歡迎程度成為亟待解決的現實問題。

移動開放式創新平臺的現有研究主要探究了平臺績效[6,7]和用戶創新意向[8,9] 的影響因素，而對于產品創新績效的新維度——新產品流行度尚缺乏細致考量，更缺乏結合移動開放式創新平臺情境，從移動APP創新特征和互動行為視角開展研究。一方面，各種品類的移動APP層出不窮，但能取得優秀市場表現的產品卻少之又少[10]，因此深入探究在用戶群體中流行度高的移動APP的創新特征顯得尤為重要；另一方面，移動開放式創新平臺的成功運營需要各異質主體遵循相應的平臺機制，因而平臺機制將會影響消費者的心智模式。基于此，本文以蘋果APP Store為調查對象，基于創新擴散理論和社會資本理論，從移動APP創新特征和互動行為視角出發，構建并檢驗影響移動APP新產品流行度的因素模型，并探究平臺機制（價格機制和推薦機制）的調節效應。研究拓展了創新擴散理論和社會資本理論的應用領域，豐富了移動開放式創新平臺產品創新績效相關研究，也為移動開放式創新平臺和移動APP開發者如何監管與審核移動APP創新特征和規范平臺機制提供了管理啟示。

2.研究背景與理論基礎

2.1 移動開放式創新平臺

移動開放式創新平臺源于開放式創新思想。Chesbrough[11]率先提出了開放式創新概念，將其定義為企業突破原有組織邊界，構建知識交互以及商業化的組織網絡，系統整合內外部互補性創新資源從而創造新價值的過程。在當前市場高度波動以及企業創新成本與不確定性持續劇增的商業環境下，越來越多的企業意識到匯聚各方生態資源協同創新的重要性，紛紛借助眾包、客戶參與等模式開展開放式協同創新。近年來，隨著平臺經濟的迅速崛起，一種支持大量異質創新者不受時空限制開展協作創新的數字化虛擬環境——開放式創新平臺應運而生[3]。目前，國內外已涌現出一些成功的開放式創新平臺，例如：戴爾為用戶提供了一個共享、互動、交流的平臺——IdeaStorm，銳意集成用戶提出的創意、意見與建議于新產品開發中；海爾搭建社群創新平臺——HOPE，聚集用戶群體智慧促進創新產品的研發。基于上述分析，本文將移動開放式創新平臺界定為：連接用戶、開發者和平臺所有者并支持創新者進行移動應用程序開發與發布的軟件系統，如蘋果APP Store和安卓Google Play；并歸納移動開放式創新平臺與其相關概念——開放式創新、開放式創新平臺、開放式創新社區、移動開放式創新平臺的關系如圖1所示。

圖1 移動開放式創新平臺與其相關概念的關系

目前對于移動開放式創新平臺的研究尚屬于探索階段，相關研究主要聚焦于平臺績效和用戶創新意向的影響因素。基于Google Play-Android手機應用程序平臺，Liu等[6]從價格機制的視角分析了免費增值策略對平臺績效的影響。研究表明，免費增值戰略與付費APP的銷售量增長呈正相關；當付費APP提供了免費體驗版本時，用戶增強的體驗感將會削弱產品評論對該APP銷售量的影響。基于用戶創新理論和解釋水平理論，Kankanhalli等[8]探究了用戶創新意圖的影響因素及其對于潛在創新者和實際創新者的差異化影響。基于用戶創新理論和工作設計領域文獻，Ye和Kankanhalli[7]從用戶、技術和用戶—平臺交互的集成視角分析了領先用戶特征、平臺工具包支持和用戶設計自主性對移動開放式創新平臺上用戶創新成果（創新數量）的影響。基于環境心理學視角，任卓異等[9]構建了移動APP可發現性的影響因素模型，研究結果表明，網上評論的質量、網上評論的數量、APP評分和同伴影響正向影響用戶感知信息的有用性，進而促進APP可發現性。雖然現有文獻探討了移動開放式創新平臺績效的不同維度，然而相關研究尚未從微觀層而關注基于平臺的產品創新績效的新維度——新產品流行度。基于此，本研究以蘋果APP Store為調查對象，從產品創新特征和社會化互動行為的視角出發，細致考查新產品（移動APP）流行度即受歡迎程度的影響因素。

2.2 理論基礎

2.2.1 創新擴散理論

創新擴散理論最早由美國學者Rogers[12]提出，主要研究創新在社會系統中傳播擴散的過程。Rogers認為，創新的相對優勢、可試用性、可觀察性、兼容性和復雜性是影響創新擴散的五個重要因素。相對優勢是指相比于使用其他產品/服務，用戶使用該創新產品/服務所感知的優勢[13]，當用戶所感知到的優勢越大，則越有可能采納該項創新[14]；可試用性意味著潛在采納者可以通過實踐來增進對該項創新的認識；可觀察性是指創新產品/服務能被個體客觀認識的程度，也反映了創新信息的透明化程度[13]；兼容性是指創新與用戶群體現有價值觀、經驗或潛在需求一致的程度[13]；而復雜性則是創新產品/服務被理解和使用的難易程度[13]。創新擴散理論假定相對優勢、可試用性、可觀察性和兼容性正向影響創新采納率，而復雜性則負向影響創新采納率[12]。基于創新擴散理論，眾多學者實證分析了創新特征對創新擴散結果的影響效應。Brown等[15]發現手機銀行的相對優勢和可試用性以及消費者個人需求是促進顧客使用手機銀行的積極因素；徐承歡和管弦[16]調查了移動圖書館APP使用意向的影響因素，研究結論顯示APP的相對優勢和兼容性均正向影響用戶的使用意愿；王桂俠和萬勁波[17]提出科學思想產品的相對優勢、兼容性和復雜性對科技智庫的影響力具有顯著作用。

考慮到創新特征的重要性，本文從移動APP創新特征的視角分析新產品流行度的影響因素。在本研究情境中，移動APP市場未提供產品試用版，用戶下載APP后即可使用，故未將可試用性納入考量。因此，本研究聚焦于移動APP產品創新特征的相對優勢、可觀察性、兼容性和復雜性維度；將其分別界定為移動APP產品被用戶認可的程度，移動APP產品的信息豐富程度，移動APP產品與用戶需求的一致程度，以及移動APP產品被用戶使用和理解的難易程度。

2.2.2 社會資本理論

社會資本概念最早由Bourdieu[18]提出，用于描述社會網絡中的關系資源。由于社會資本是一個多維度概念[19,20]，因而在不同的研究情境中其內涵與特征存在顯著性差異。Nahapiet和Ghoshal[19]將社會資本細分為結構、關系和認知三個維度。結構維度表現為社會網絡主體間的連接形式；關系維度是指社會網絡主體互動過程中所構建的關系質量，體現為信任、互惠和認同；認知維度則是促進主體間相互理解的共同語言、愿景與價值觀。這兩位代表性學者提出的社會資本內涵被眾多學者們所認同和采納，推進了社會資本理論的發展。近年來，學者們將社會資本理論應用于社會化媒體情境中來分析社會化媒體平臺用戶的社會資本對平臺績效的影響。基于虛擬社區情境，Chang等[21]驗證了用戶間的信任和承諾對用戶知識貢獻質量與數量的正向影響效應；王婷婷等[22]證實了美創平臺用戶之間的互動行為（收藏、點贊、評論）對平臺創意數量的積極影響；李朝陽等[23]研究了關系資本（曾經捐助過的項目數）對眾籌平臺績效的正向影響。由此發現，社會資本理論能夠用于解釋社會化互動行為[24]與創新績效之間的關系。基于此，本文選擇社會資本的關系維度來描述移動開放式創新平臺上的社會化互動行為，將關系型社會資本界定為開發者與用戶以及用戶與用戶之間的交互，并探究其對產品創新績效的影響。

3.研究模型與假設

根據創新擴散理論和社會資本理論并結合研究情境，本文構建研究模型（圖2）并提出三組假設：（1）基于創新擴散理論所陳述的創新特征對創新擴散結果的影響，本文提出第一組假設：移動APP的相對優勢、可觀察性和兼容性正向影響新產品流行度，復雜性則負向影響新產品流行度；（2）基于社會資本理論，本文提出第二組假設：社會化互動行為將正向影響新產品流行度；（3）考慮到移動開放式創新平臺機制的影響效應，本文提出第三組假設：平臺機制（價格機制和推薦機制）將負向調節創新特征和互動行為對新產品流行度的影響。

3.1 創新特征與新產品流行度的關系

移動APP的相對優勢是指用戶認為該APP與其他同類產品相比具備更完善的功能以及更流暢的體驗。用戶下載移動APP后，會根據所感知的功能特性（如有用性、易用性、娛樂性）和整體性體驗做出相應的評分，因而，移動開放式創新平臺上APP產品的用戶評分反映了用戶感知的產品相對優勢。產品評分作為一種典型的網絡口碑，會在用戶群體中產生顯著的說服效應，正面口碑能夠塑造消費者對產品的積極態度，被認為是促進消費者購買行為的重要因素[25]。例如蘋果APP Store中，“輕顏自拍”APP的評分為4.9分，而“潮自拍”的評分為4.0分。對于同樣有自拍需求的用戶而言，將會認為評分更高的“輕顏自拍”的功能和體驗更佳，從而選擇下載。因此，移動APP產品的評分將會正向影響用戶群體對該產品的接受度。

移動APP的可觀察性是指移動APP開發者在平臺上展示的軟件功能描述和用戶界面圖等產品信息的豐富程度。用戶首次接觸移動APP時對于產品的真實質量是未知的，在信息不對稱的情況下，會憑借開發者提供的產品描述來推測APP產品的系統質量[26]。一般來說，開發者提供的信息越豐富，用戶越能更好地了解產品性能，從而能夠更好地進行產品診斷[27]。此外，基于信號理論推斷，某款移動APP產品的信息越全面，意味著此款產品的信息透明度越高，用戶越傾向于認為該產品的下載風險低，從而更可能下載使用。例如蘋果APP Store中，“和平精英”游戲的開發者在詳情頁用994字符（移動APP描述字符數均值為683字）呈現了游戲的特色功能和訂閱說明等信息，并展示了5張游戲界面的截圖，以圖文并茂的形式向用戶全面展示游戲的相關信息。該游戲長期處于下載榜單前列，持續在榜時間長達53周（數據測量周期為53周）。因此，移動APP產品的可觀察性將會正向影響用戶群體對該產品的采納。

移動APP的兼容性是指移動APP產品與用戶在系統質量、美學設計等方面的需求相一致的程度。移動APP開發者在產品發布后，會根據用戶反饋的功能、界面和穩定性等方面的問題及意見，對產品進行優化并將新的用戶需求集成于最新版本中，因而，移動開放式創新平臺上移動APP的版本更新次數反映了該產品的兼容性。隨著版本更新次數的增加，移動APP產品將更加貼合用戶的需求和期望，進而提高用戶對于該產品的接受程度。例如蘋果APP Store中，“拼多多”購物軟件自上架以來（2015—2019年）更新了185次，開發者根據用戶對于產品功能和用戶界面等方面的需求平均每周對產品進行一次更新，優化APP的體驗細節和產品穩定性，提高產品與用戶需求的一致程度。因此，移動APP產品的版本更新次數將會正向影響用戶群體對該產品的接受度。

圖2 研究模型

移動APP的復雜性是指用戶理解APP產品的各項功能以及熟練使用的難易程度。移動APP開發者在移動開放式創新平臺發布APP安裝包，其體積“大小”在APP信息頁展示。用戶根據安裝包的體積判斷該APP的復雜程度，安裝包體積越大，安裝時間越長，用戶越傾向于認為該APP更復雜，需要花費更多的時間和精力了解和熟悉產品的用戶界面、功能控件和操作方式，從而對產品產生一定的抵觸情緒。因而，移動開放式創新平臺上APP的安裝包體積體現了產品的復雜度，是影響產品擴散的抑制因素。現有研究已充分證實，感知易用性會正向影響產品/服務的用戶接受度[28]和用戶滿意度[29]。由此推斷，移動APP產品的復雜性即安裝包體積將會負向影響用戶群體對該產品的接受度。

基于此，本研究提出以下假設：

假設1（H1）：移動APP的相對優勢特征將正向影響新產品流行度。

假設2（H2）：移動APP的可觀察性特征將正向影響新產品流行度。

假設3（H3）：移動APP的兼容性特征將正向影響新產品流行度。

假設4（H4）：移動APP的復雜性特征將負向影響新產品流行度。

3.2 互動行為與新產品流行度的關系

移動開放式創新平臺上的社會化互動特指移動APP開發者與用戶以及用戶與用戶之間基于APP產品信息和體驗的互動以及人際關系互動。首先，用戶根據個人使用移動APP的感受和體驗，通過在線評論的方式表達個人意見、評價與需求并提供改進建議，開發者對此進行實時回應，捕捉有價值的用戶反饋信息應用于移動APP的深度優化、定制與開發，實現迭代式版本更新，使得移動APP產品更符合市場需求。移動APP開發者和用戶通過在線評論的互動方式構建良好的關系聯結，有利于開發者和用戶進行高效的信息交互和知識分享[30,31]，用戶可以更加了解移動APP產品和服務，開發者能夠獲取、吸收、擴散并應用新的用戶知識于新產品開發過程，提升識別用戶需求并進行敏捷響應的能力，進而提高新產品的市場成功率。其次，用戶與用戶之間的持續交互形成信息與知識傳播以及共享的渠道，有助于用戶獲取有價值的、可信的產品評論信息，幫助用戶降低信息搜尋以及產品評價的成本，增進用戶對于移動APP產品的深入了解，從而促進產品的采納。此外，用戶與用戶之間的高度互動還可以營造出積極、活躍的產品討論氛圍[32]，產生“該APP受到高度關注”的信息線索，而潛在用戶將很有可能基于這樣的薄片信息選擇下載使用。因此，用戶與用戶之間的互動行為也將會積極影響產品的擴散效果。由此推斷，社會化互動將會正向影響用戶群體對移動APP產品的接受度。

假設5（H5）：社會化互動將正向影響新產品流行度。

3.3 平臺機制的調節作用

詳盡可能性模型（Elaboration Likelihood Theory，ELM）指出，用戶對信息的處理依據個體對傳播信息做精細加工可能性的高低分為中心路徑和邊緣路徑[33]。個體采用中心路徑時，會仔細考慮和分析目標信息，注重信息質量；而采用邊緣路徑時，個人會傾向于采取啟發式思維模式，依賴信息來源的可信度形成個人態度[34,35]。在移動開放式創新平臺中，免費模式和在線產品推薦作為獨特的市場營銷策略和商業模式要素將會影響消費者的心智模式，促進消費者采用啟發式思維處理移動APP產品相關的信息。因而，本文推斷，平臺機制（價格機制和推薦機制）將會弱化創新特征和社會化互動對產品創新績效的影響。

本文的價格機制特指在蘋果APP Store中移動APP產品的收費模式：免費和付費。對于免費模式下的移動APP產品，用戶無需付出金錢成本即可直接下載并體驗產品功能和服務，因此，在此類產品的下載決策過程中，用戶更有可能采用邊緣路徑對相關信息進行粗略評價，由此將會減少對產品創新特征和社會化互動信息的關注。而對于付費模式下的移動APP產品，用戶需要支付一定的費用才能獲取移動APP產品和服務，因而用戶在下載決策過程中會采用信息處理的中心路徑對目標APP相關信息進行細致考察。因此，我們推斷，相比于免費模式的移動APP產品，付費模式下的移動APP產品的創新特征和社會化互動對新產品流行度的影響更強。

推薦機制特指移動開放式創新平臺的專職編輯團隊根據移動APP產品的功能和設計等方面的特征，定期（每周）將甄選出的優質移動APP產品進行整合后通過“精品推薦”欄目推送給所有用戶。專職編輯團隊借助平臺企業在平臺生態系統中的核心生態位對海量移動APP產品進行搜尋、分析與比較，洞悉移動市場總體發展趨勢和市場規律[36]，從而推出專業的“精品推薦”。對于曾被精品推薦的移動APP產品，用戶很有可能遵循平臺“權威性”參考信息而選擇下載使用。因此，在此情境下，用戶更有可能采用邊緣路徑——依賴信息來源的專業性[34]制定下載決策。但對于未被精品推薦的移動APP產品，在缺乏產品質量參考的情況下用戶更有可能采用中心路徑進行決策，對平臺中的可見信息（移動APP產品的創新特征和社會化互動）進行細致考量。因此，我們推斷，相比于曾被精品推薦的移動APP產品，未被精品推薦的移動APP產品的創新特征和社會化互動對新產品流行度的影響更強。

基于此，本研究提出以下假設：

假設6（H6a-e）：價格機制負向調節移動APP相對優勢(a)、可觀察性(b)、兼容性(c)和復雜性(d)特征以及社會化互動(e)與新產品流行度之間的關系。

假設7（H7a-e）：推薦機制負向調節移動APP相對優勢(a)、可觀察性(b)、兼容性(c)和復雜性(d)特征以及社會化互動(e)與新產品流行度之間的關系。

4 研究設計

4.1 數據來源

通過對移動開放式創新平臺進行對比分析發現，蘋果APP Store的閉源性（應用商店中的軟件需要得到蘋果公司的認可才能發布）和唯一性（應用商店是蘋果用戶下載APP的唯一通道）特征使平臺數據與本研究的契合度更高，因此本文選取蘋果APP Store作為調查對象，從實證角度探究本文的研究問題。蘋果APP Store根據其獨特的算法機制對移動APP進行排名，在其詳情頁展示相關信息。由于蘋果APP Store生成的APP排行榜是實時變化的，無法查看其他時段榜單情況，所以本研究同時選取對蘋果APP Store實時數據進行追蹤報道的第三方數據監測平臺——蟬大師（https://www.chandashi.com/）作為補充的數據來源。

本研究于2024年5月21日使用Python軟件在蘋果APP Store和蟬大師網頁端采集2024年5月1日至2024年5月1日內每周三（隨機選取的時間）移動APP排行榜前1500個APP（在免費榜和付費榜上各取1500個）的所有信息。剔除信息不完整樣本，得到2595組有效數據，其中免費榜1300組、付費榜1295組。

4.2 變量測量

本研究模型涉及的關鍵變量及控制變量的測量如表1所示。

（1）因變量

新產品流行度是指產品受歡迎程度[38]，是衡量產品創新績效的指標之一[39]。在蘋果APP Store中，平臺會參考移動APP的近期下載量、銷售額等數據，根據平臺的排名規則實時生成排行榜，因此排行榜在一定程度上反映出APP的新產品流行度。本文根據采集的數據，以2018年5月2日生成的榜單為參考基準，計算APP在排行榜上累計存活時間（周數）[40]，以此作為移動APP新產品流行度的具體測量。

（2）自變量

鑒于評分的高低可以直觀地反映下載用戶對于該APP的整體態度[9]，本文采用移動APP的所有版本評分的均值來衡量相對優勢。移動APP的描述統計字符數[26]和界面截圖數量[41]（用于穩健性檢驗）反映了信息的豐富程度，可以作為可觀察性的具體測量。移動APP開發者根據用戶反饋的問題及意見不斷迭代更新APP的版本，以滿足用戶的需求和期望，因而移動APP的兼容性采用版本更新次數來衡量。移動APP的體積（安裝包大小）在一定程度上可以反映移動APP的安裝時長和內置功能控件數量，可以作為復雜性的具體測量。在線評論的數量反映了移動APP開發者和用戶之間互動的頻次，因而用于衡量社會化互動[41]。

（3）調節變量

調節變量為價格機制和推薦機制。其中，價格機制分為免費模式（賦值為0）和付費模式（賦值為1）；推薦機制由移動APP是否被平臺精品推薦衡量，未被平臺精品推薦賦值為0，曾被精品推薦賦值為1。

（4）控制變量

為了控制其他變量對因變量可能存在的影響，本文設置了兩類控制變量：一類為移動APP信息（表1中x7、x8和x9）；另一類為移動APP開發者信息（表1中x10和x11）。

表1 變量測量

5. 實證分析與結果

5.1 描述性分析

本文采用Stata 15.0對研究變量的描述性特征和相關系數進行了分析，如表2和表3所示。其中，相對優勢、可觀察性、兼容性、復雜性、社會化互動、APP上架時間、開發者一般經驗和開發者多樣化經驗這8個變量的數據分布情況顯示存在偏態分布，因此后續的分析對這8個變量進行了取對數處理[42]。

表2 變量的描述性統計特征（N=2595）

表3 變量相關系數矩陣

5.2 模型檢驗結果

本研究中，BP檢驗（Breusch-Pagan test）顯示數據不存在異方差性；所有變量的VIF值均小于3，因而變量間不存在多重共線性。在此基礎上，本文對相關變量進行了回歸分析，如表4所示。

表4 研究假設的回歸分析結果（N=2595）

首先，模型2結果顯示，可觀察性、兼容性、復雜性和社會化互動與新產品流行度呈顯著正相關，因此H2、H3和H5得到支持，H4不支持；相對優勢與新產品流行度呈顯著負相關，因此H1不支持。

其次，模型3結果顯示，價格機制負向調節了相對優勢與新產品流行度之間的關系，因此H6a得到支持；價格機制強化了兼容性對新產品流行度的正向影響，因此H6c不支持；價格機制弱化了復雜性對新產品流行度的正向影響，H6d得到支持；價格機制對可觀察性和社會化互動與新產品流行度之間的關系無顯著調節作用，因此H6b和H6e不支持。圖3直觀地反映了價格機制的顯著調節效應。

最后，模型4結果顯示，推薦機制正向調節了相對優勢對新產品流行度的負向影響，因此H7a不支持；推薦機制弱化了可觀察性、兼容性和復雜性對新產品流行度的正向影響，因此H7b、H7c和H7d得到支持；推薦機制對社會化互動與新產品流行度之間的關系無顯著調節作用，H7e不支持。圖4直觀地反映了推薦機制的顯著調節效應。

5.3 穩健性檢驗

本文分別將上述假設檢驗中的自變量－可觀察性的測量變量“APP描述統計字符數(x2)”替換為“APP界面截圖數量(x3)”，因變量－新產品流行度的測量變量“累計在榜時間(y1)”替換為“最大持續在榜時間(y2)”，進行了兩次獨立的假設檢驗，得到與上述假設檢驗基本一致的結果，由此證實了本研究結果的穩健性。穩健性檢驗結果如表5和表6所示。

表5 自變量更換后的回歸結果（N=2595）

表6 因變量更換后的回歸結果（N=2595）6 研究結論與討論

6.1 研究結論

本研究基于創新擴散理論和社會資本理論，構建了創新特征和互動行為與新產品流行度的關系模型，選取移動開放式創新平臺——蘋果APP Store為數據收集對象，實證分析結果匯總如表7所示。

表7 實證分析結果匯總

（1）創新特征與新產品流行度的關系

移動APP的可觀察性、兼容性和復雜性顯著正向影響新產品流行度，而相對優勢顯著負向影響新產品流行度。假設H1未得到支持的原因可能是：對于評分較高的移動APP來說，潛在用戶對此類APP的期望值也會更高，因而更容易引發用戶感知質量與期望質量之間的不一致性，從而導致用戶的抵觸性行為[43]。因此，產品的高用戶評分在潛在用戶群體中引發的“高期望”效應可能會負向影響用戶對產品的積極采納行為。假設H4未獲得支持，可能是因為用戶的一種心理暗示作用，即移動APP的體積越大，產品的功能越強。這樣，為滿足更為豐富的產品功能體驗，用戶更傾向于下載體積更大的移動APP。

（2）互動行為與新產品流行度的關系

社會化互動顯著正向影響新產品流行度，這說明移動APP開發者為提高移動APP在用戶群體中的接受度，會積極主動與用戶進行互動，使得移動APP產品更符合市場需求；此外，用戶與用戶之間的持續交互營造出該移動APP產品“受到高度關注”的場景，從而積極影響移動APP的用戶接受度。

（3）平臺機制的調節作用

價格機制負向調節相對優勢和復雜性與新產品流行度之間的關系，正向調節兼容性與新產品流行度之間的關系，而對可觀察性和社會化互動與新產品流行度之間的關系無顯著調節作用。假設H6b不顯著的原因可能是：開發者為了讓用戶全面了解移動APP的相關信息，對于免費或付費的移動APP，都將進行詳盡的產品描述，因此可觀察性對新產品流行度的正向影響不因價格機制的改變而變化。假設H6c未獲得支持的原因可能在于：對于免費模式的移動APP來說，其兼容性越強，不僅意味著開發者付出的努力程度越大，更意味著開發者“公民行為”意識越強，顧客將會認為該開發者的企業社會責任感更強，因而會更傾向于認可該開發者的產品[44]。因此，免費價格機制不僅是一種有效的市場營銷策略,也是一種企業形象管理策略。

推薦機制正向調節相對優勢與新產品流行度之間的關系，負向調節可觀察性、兼容性和復雜性與新產品流行度之間的關系，而對社會化互動與新產品流行度之間的關系無顯著調節作用。假設H7a未得到支持，可能是因為用戶認可被平臺精品推薦的移動APP的首要前提是用戶相信平臺推薦是公正的、客觀的。在此情境下，用戶將通過關注APP評分的方式核驗編輯團隊與用戶對于移動APP產品的總體感知是否一致，來推斷平臺精品推薦的可信度，這將強化移動APP的用戶評分對其受歡迎程度的正向影響。研究結論顯示價格機制和推薦機制均未影響社會化互動與新產品流行度之間的正向關系，這可能是因為：在移動開放式創新平臺中，互動線索是用戶在進行產品下載決策時需要參考的關鍵信息[45]，因而不受平臺機制的影響。

6.2 理論貢獻與管理啟示

本文的理論貢獻主要體現在三個方面：第一，本文基于典型的移動開放式創新平臺——蘋果APP Store，從微觀層關注基于平臺的產品創新績效的新維度——新產品流行度，構建了新產品流行度的影響因素模型，研究豐富和拓展了平臺經濟商業模式和移動數據服務領域的研究，也為兩大研究領域的交叉探索提供了重要的參考價值[7]。第二，本文從移動APP創新特征和互動行為的集成視角探討了兩類產品信息（企業生成的描述信息以及用戶生成的互動信息）對新產品流行度的影響，研究結論顯示，企業生成的描述信息對新產品流行度的解釋力高于用戶生成的互動信息（R2描述信息=0.24，R2互動信息=0.10）。由此，本文認為，相比于用戶生成的互動信息，企業生成的描述信息對新產品的擴散更為重要。研究為平臺經濟商業模式下移動開放式創新平臺的績效研究提供了新的分析視角。第三，基于創新擴散理論和社會資本理論的相關研究大多采用調查問卷的方法測量研究構念，所獲取的數據具有一定的主觀性，而本文采用客觀數據測量研究構念，提高了數據來源的客觀性，進而提高了研究模型驗證結論的準確性與科學性。

本文為移動開放式創新平臺和移動APP開發者提供了管理啟示。第一，移動開放式創新平臺管理者應注重監管與審核移動APP的兩類產品信息（描述信息和互動信息），提高移動APP的質量，從而提升產品的流行度和平臺的活躍度。一方面，平臺可以呼吁移動APP開發者重視產品功能的開發與拓展，滿足用戶多樣化的產品功能需求；另一方面，平臺可以鼓勵移動APP開發者與用戶進行互動，積極主動回復用戶評論并根據用戶最新需求、期望迭代和更新產品，尊重與重視用戶的知識貢獻。第二，針對不同的價格機制，移動APP開發者應側重于優化不同的產品創新特征。對于免費模式的移動APP要更關注兼容性，通過提高移動APP開發者的企業社會責任感，樹立良好的企業形象，從而獲取用戶的認可；對于付費模式的移動APP，要特別注重產品的相對優勢（正面口碑）和復雜性（功能豐富性）。此外，移動APP開發者要慎重選擇產品的價格機制。第三，移動開放式創新平臺應增強精品推薦的公正性和客觀性，不僅給予優質移動APP精品推薦徽章，而且展示編輯部與已下載用戶對于該APP的評分差值，讓用戶可以更為直觀地判斷平臺推薦的可信度。

6.3 局限性與未來研究展望

本文秉承科學研究的規范性和嚴謹性，但是仍存在以下幾點缺陷。第一，本研究以蘋果APP Store為調查對象，研究結論可能缺乏普遍適用性。未來的研究可以選取多個移動開放式創新平臺作為數據來源，使研究結果具有較好的普適性。第二，本研究對創新特征的測量采用客觀數據，雖然保證了研究結果的客觀性和可信度，但一定程度上忽視了用戶的心理活動和主觀感受，例如對于創新特征中“復雜性”的衡量。未來研究可以采用主觀數據和客觀數據相結合的方式檢驗研究模型。第三，本文對“可觀察性”研究變量的測量偏于粗略，僅僅考量了圖片數量，尚未對圖片內容進行全面分析，未來研究可以采用內容分析法對圖片信息進行更加細致的解析,進而構建更科學合理的測量方法。

武漢科技大學湖北低碳冶金產業創新管理文科實驗室開放基金項目“鋼鐵行業的數智化水平評價研究”（項目編號：2025LCMZ04）

作者簡介

張洪 武漢科技大學管理學院副院長，教授，博士生導師，武漢科技大學香濤學者

胡玉陽 武漢科技大學管理學院碩士研究生

趙文霏 老河口市人才服務中心干事

參考文獻